临床脓肿分枝杆菌菌株基因组DNA

该数据集为临床脓肿分枝杆菌(M. abscessus)菌株的基因组DNA,来源于Borealis,发布时间为2024年。脓肿分枝杆菌可导致严重肺部感染,尤其在囊性纤维化患者中

BorealisBorealis
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基因组分类OtherClinical microbiologyMycobacteriamycobacterium abscessusGlycopeptidolipidsEmerging infectious diseasesCystic fibrosisMacrophagesinfection model
Genomic DNA of clinical M. abscessus strains

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12
版本
1.0

资源简介

临床脓肿分枝杆菌菌株基因组DNA

Genomic DNA of clinical M. abscessus strains

该数据集为临床脓肿分枝杆菌(M. abscessus)菌株的基因组DNA,来源于Borealis,发布时间为2024年。脓肿分枝杆菌可导致严重肺部感染,尤其在囊性纤维化患者中。菌落可呈现光滑(S)或粗糙(R)形态,与表面糖肽脂(GPL)的存在与否相关。该数据集可用于研究GPL水平、形态型与感染性及致病性之间的关联,支持临床微生物学、感染模型和巨噬细胞相关研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要引言。脓肿分枝杆菌(Mab)是一种致病菌,可引起严重肺部感染,尤其是在囊性纤维化患者中。Mab菌落可呈现光滑(S)或粗糙(R)形态型,分别受其表面糖肽脂(GPL)存在与否的影响。尽管这些形态型具有临床意义,但GPL水平、形态型与Mab感染发病机制之间的关系仍知之甚少。空白声明。GPL产生和形态型在临床Mab感染中的机制及意义尚不清楚。在理解其与感染性和致病性的相关性方面存在空白,尤其是在有基础肺疾病的患者中。目的。本研究旨在通过分析来自囊性纤维化患者的菌株,研究Mab形态、GPL与感染性之间的相关性。

【主题与分类】

主题标签:Other、Clinical microbiology、Mycobacteria、mycobacterium abscessus、Glycopeptidolipids、Emerging infectious diseases、Cystic fibrosis、Macrophages、infection model。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP3/DZJQYO

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数据说明

<b>摘要</b><br/><p><strong>引言。</strong> 脓肿分枝杆菌(Mab)是一种可导致严重肺部感染的病原菌,尤其在囊性纤维化患者中。Mab菌落可表现为光滑型(S)或粗糙型(R)形态,分别受其表面糖肽脂(GPL)存在与否的影响。尽管这些形态型具有临床意义,但GPL水平、形态型与Mab感染发病机制之间的关系仍知之甚少。</p> <p><strong>研究空白。</strong> GPL产生及形态型在临床Mab感染中的机制和意义尚不明确。目前对其与感染性和致病性的相关性,特别是在有基础肺部疾病患者中的相关性,仍存在认知空白。</p> <p><strong>目的。</strong> 本研究旨在通过分析囊性纤维化患者痰样本中的菌株,探讨Mab形态、GPL与感染性之间的相关性。</p> <p><strong>方法。</strong> 从患者痰样本中分离Mab,并根据形态型、GPL谱及在巨噬细胞中的复制速率进行分类。</p>

一个使用THP-1细胞的高内涵<em>离体</em>感染模型评估了临床株和实验室株的感染性。</p> <p><strong>结果。</strong> 我们的研究结果显示,约50%的分离株呈现混合形态。GPL分析证实,GPL含量与形态型之间的一致关系仅见于光滑型分离株。在各形态型组之间,<em>体外</em>未观察到差异,但在THP-1感染模型中观察到临床R株以更高水平复制。此外,感染后72小时,临床R株中受感染巨噬细胞的比例显著高于其S型对应株。与实验室株相比,临床变异株感染THP-1细胞的速率也显著更高,这突显了t

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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